El Market Basket Analysis, es utilizado en la industria del retail e e-commerce para entender el comportamiento de compra de los clientes. Esta metodología detecta las combinaciones de artículos que suelen comprar al mismo tipo.
Pogen Analytics pone a tu disposición 3 casos para que conozcas nuestra plataforma de Market Basket Análysis y los beneficios que puede traer a tu negocio:
A través de los diferentes casos podrás analisar su Market Basket Análysis y las recomendaciones que Pogen Analytics suguiere para resolver cada uno de ellos.
La compra de productos de supermercado online alrededor del mundo ya es una tendencia, en México es el que tiene mayor frecuencia de compra semanal con el 23% entre todas las categorías de compra en línea.
Debido a la importancia que va cobrando la compra del supermercado vía online, Supermercado Intermarche busca ofrecer a sus clientes una mejor experiencia de compra agregando a su portal una sección donde sus clientes puedan comprar paquetes de productos recomendados.
Además busca una solución para generar sus ofertas de 2x1 y 3x2 de acuerdo al comportamiento de sus clientes, asegurando asi su éxito.
Para realizar el Market Basket Análisis se utilizó una base de datos de 15233 transacciones y 169 artículos, el cual representa una semana de ventas del supermercado.
Productos más vendidos
La siguiente gráfica muestra la cantidad y porcentaje (del total de artículos vendidos) de los 10 artículos más vendidos.
Tamaños de tickets de compra
Los tamaños de tickets de compra nos indica la medida en que los artículos son llevados a la vez, es decir, de acuerdo a la gráfica siguiente, el 36.18% de los tickets contenían 4 artículos, a difererencia del 23.22% de los tickets que solo llevaba un artículo.
Reglas de asociación
Una regla de asociación se define como una implicación del tipo “si X entonces Y” (X⇒Y). Por ejemplo, la regla {Leche} => {Cereal} significa que, cuando compran CALZADO, también compran CORRER. El lado izquierdo de la regla recibe el nombre de antecedente (LHS) y el lado derecho el nombre de consecuente (RHS).
El porcentaje de confiabilidad es la probabilidad de que una transacción que contiene los items X, también contengan los items de Y. Por ejemplo, el 20% de las veces que se compra leche también se compra cereal, o bien, como en el caso aquí estudiado del Supermercado Intermarche: la regla {Yogurt} ⇒ {whole milk}, significa que el 27% de las veces que se llevó ‘yogurt’ también se llevó ‘whole milk’.
A continuación presentamos la tabla con las reglas de asociación más importantes del análisis.
Comunidades de artículos
Las gráficas son una excelente manera de visualizar cómo los artículos que se relacionan entre sí. Las reglas están representadas dentro los círculos y estos, a su vez, están conectados con sus artículos mediante flechas.
Como podrás apreciar, el producto ‘whole milk’ resulta ser un artículo al centro de algo que parece tomar forma de estrella, lo cual refleja su gran relación con muchos productos del supermercado.
Conjunto de productos
Supermercado Intermarché puede recomendar a sus clientes agregar a su carrito de compra un conjunto de artículos con un solo click, de esta manera se simplifica el proceso de estar agregando artículo por artículo. A continuación se presenta una tabla con los posibles conjuntos de artículos que podrían ser ofrecidos al comprador una vez que el mismo haya seleccionado alguno o algunos del mismo conjunto, de esa forma el supermercado predice los artículos de interés del comprador, y el comprador observa en la plataforma la manera de seleccionar todos los artículos en un solo click.
El supermercado Intermarche tiene la oportunidad de ofrecer productos gratis en la compra de otros productos. Para poder determinar cuáles promociones tendrán mayor éxito se utilizan las reglas de asociación más confiables y frecuentes.
Promociones 2x1
Las promociones 2x1 que supermercado Intermarché puede ofrecer son:
Promociones 3x2
Las promociones 3x2 que el supermercados Intermarché puede ofrecer son:
## {-}La zapateria Ivonne cuenta con 20 sucursales a nivel nacional, y busca ofrecer a sus vendedores de piso una plataforma donde puedan visualizar la relación que hay entre productos, de esta manera ellos puedan conocer qué artículos ofrecer de acuerdo al modelo que su cliente está a punto de comprar y asi aumentar sus tamaños de ticket de venta.
Además busca una solución para generar promociones entre accesorios y zapatos de acuerdo al comportamiento de sus clientes.
Para realizar el Market Basket Análisis se utilizó una base de datos de 4953 transacciones y 20 artículos, que corresponden a las ventas del 2019 en una de las sucursales. En las siguientes gráficas se muestran los productos más vendidos y el tamaño de ticket más frecuente.
Productos más vendidos
La siguiente gráfica muestra la cantidad y porcentaje (del total de artículos vendidos) de los 10 artículos más vendidos.
Tamaños de tickets de compra
Los tamaños de tickets de compra nos indica la medida en que los artículos son llevados a la vez, es decir, de acuerdo a la gráfica siguiente, el 67.55% de los tickets contenían solo 1 artículo, a difererencia del 22.46% de los tickets que llevaban 2 artículos.
Reglas de asociación
Una regla de asociación se define como una implicación del tipo “si X entonces Y” (X⇒Y). Por ejemplo, la regla {Tenis} => {Agujetas} significa que, cuando compran Tenis, también compran Agujetas. El lado izquierdo de la regla recibe el nombre de antecedente (LHS) y el lado derecho el nombre de consecuente (RHS).
El porcentaje de confiabilidad es la probabilidad de que una transacción que contiene los items X, también contengan los items de Y. Por ejemplo, el 20% de las veces que se compra Tenis también se compra Agujetas, o bien, como en el caso aquí estudiado de la zapatería Ivonne: la regla {TENIS} ⇒ {SNEAKERS}, significa que el 25.4% de las veces que se llevó ‘TENIS’ también se llevó ‘SNEAKERS’.
A continuación presentamos la tabla con las reglas de asociación más importantes del análisis.
Comunidades de artículos
Las gráficas son una excelente manera de visualizar cómo los artículos que se relacionan entre sí. Las reglas están representadas dentro los círculos y estos, a su vez, están conectados con sus artículos mediante flechas.
Como podrás apreciar en el gráfico siguiente, los productos ‘TENIS’, ‘LLAVERO’, ‘BALERINAS’ Y ‘SNEAKERS’ son el centro de múltiples relaciones con gran cantidad de productos.
Plataforma de venta
Los vendedores de piso son los empleados que más deben estar informados del comportamiento de sus clientes y de esta manera impulsar sus ventas. Por lo tanto, el vendedor puede ir a su plataforma y teclear el tipo de zapato que su cliente se está llevando y saber que otro producto ofrecerle y que tenga la mayor probabilidad de ser comprado también.
A continuación dos tablas con dos ejemplos:
Promociones Zapatos-Accesorios
La zapateria Ivonne ha tenido gran éxito en su venta de accesorios y busca generar una promoción donde sus clientes compren Zapatos y obtengan un accesorio en descuento o gratis. Las mejores 10 combinaciones de productos que el análisis arrojó fueron las siguientes.
La tienda departamental Action Sports busca renovar sus diferentes sucursales físicas, de acuerdo al comportamiento de compra de sus clientes. De esta manera, el cliente encontrará los artículos que más compra cerca uno del otro, además de ofrecer artículos de interés alrededor.
Además, busca una manera eficiente de disminuir sus inventarios cuando se acaba una temporada de Primavera-Verano o Otoño-Invierno creando promociones tanto para tiendas físicas como online.
Para realizar el Market Basket Análisis se utilizó una base de datos de 43958 transacciones y 12 artículos. En las siguientes gráficas se muestran los productos más vendidos y el tamaño de ticket más frecuente.
Productos más vendidos
La siguiente gráfica muestra la cantidad y porcentaje (del total de artículos vendidos) de los 10 artículos más vendidos.
Tamaños de tickets de compra
Los tamaños de tickets de compra nos indica la medida en que los artículos son llevados a la vez, es decir, de acuerdo a la gráfica siguiente, el 67.3% de los tickets contenían 1 artículo, a difererencia del 21.78% de los tickets que llevaban 2 artículos.
Reglas de asociación
Una regla de asociación se define como una implicación del tipo “si X entonces Y” (X⇒Y). Por ejemplo, la regla {Futbol} => {Calzado} significa que, cuando compran Futbol, también compran Calzado. El lado izquierdo de la regla recibe el nombre de antecedente (LHS) y el lado derecho el nombre de consecuente (RHS).
El porcentaje de confiabilidad es la probabilidad de que una transacción que contiene los items X, también contengan los items de Y. Por ejemplo, el 20% de las veces que se compra Futbol también se compra Calzado, o bien, como en el caso aquí estudiado de la Sport Tienda: la regla {INFANTIL} ⇒ {VESTIMENTA}, significa que el 10.8% de las veces que se llevaron productos de la sección ‘INFANTIL’ también se llevaron de la sección ‘VESTIMENTA’.
A continuación presentamos la tabla con las reglas de asociación más importantes del análisis.
Comunidades de artículos
Las gráficas son una excelente manera de visualizar cómo los artículos se relacionan entre sí. Las reglas están representadas dentro los círculos y estos, a su vez, están conectados con sus artículos mediante flechas.
Como se puede apreciar en la siguiente gráfica, las secciones ‘VESTIMENTA’, ‘GIMNACIO’ y ‘CORRER’, son el centro de múltiples relaciones con el resto de las secciones de la tienda.
Para conocer el layout mas eficiente para la tienda física utilizaremos el gráfico de reglas, de esta manera podemos visualizar las secciones que tienen relación entre si.
Las secciones ‘VESTIMENTA’, ‘GIMNACIO’ y ‘CORRER’, son las secciones más populares al tener mayor número de reglas de asociación con el resto de las secciones. Por lo tanto, como podemos observar en la gráfica, las secciones ‘FUTBOL’, ‘DEPORTE ACUATICO’, y ‘ACCESORIOS’ tienen muy pocas asociaciones con todas las secciones de la tienda, además de solo presentar asociaciones con las secciones ‘GIMNACIO’ y ‘CORRER’, por lo que una estrategia sería no aislarlas tanto de las secciones más populares, y de esta menera incentivar la compra dentro de esas secciones menos populares a partir de la visita a las populares.
Los productos que Action Sport busca agotar en sus intentarios son: Yoga, Deporte Acuático y Futbol Americano. Su estrategia es ofrecer estos productos en descuento en la compra de otro producto. La combinaciones de promociones se basará en el comportamiento de sus ventas durante la temporada.
YOGA
DEPORTE ACUATICO
FUTBOL AMERICANO
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Pavel Medina-Ruiz
Líder de Analítica de datos